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AI BUSINESS SHIFT 第8回 機能別戦略編:AI時代の営業現場のリアル
本コースは、リーダー・マネージャー層を対象に、AIのマネジメント活用・組織活用を体系的に学ぶ『AI BUSINESS SHIFTシリーズ(全12回)』の第8回です。 第8回「機能別戦略編:AI時代の営業現場のリアル」では、AIが営業現場にどのような変化をもたらしているのか、営業担当者・営業マネージャー・組織としての役割や戦略が、AIによってどう進化していくのかを、営業プロセスの分解や実際の現場事例を通じて学びます。 ■こんな方におすすめ ・AIを活用した営業活動の最新動向や現場のリアルを知りたい方 ・営業現場の変化に直面している営業マネージャー・現場リーダーの方 ・AI時代における営業戦略や営業マネジメントのあり方を学びたい方 ■AIシフトシリーズとは? 『AI BUSINESS SHIFTシリーズ』は以下の3部構成で設計された全12回のシリーズです。(順次公開) https://unlimited.globis.co.jp/ja/tags/AI%E3%83%93%E3%82%B8%E3%83%8D%E3%82%B9%E3%82%B7%E3%83%95%E3%83%88 ・基礎編(第1回〜3回):リーダーやマネージャーに求められる、AI時代の基礎的なリテラシーの強化を目的としたコース ・マネジメント編(第4回〜7回):AI時代のリーダーシップや組織変革を中心に学ぶコース ・機能別戦略編(第8回〜12回):AI時代における機能別での戦略のあり方を中心に学ぶコース より実践的なAIツールの活用法について学びたい方は『AI WORK SHIFTシリーズ』をご視聴ください。 https://unlimited.globis.co.jp/ja/search?tag=AI%E3%83%AF%E3%83%BC%E3%82%AF%E3%82%B7%E3%83%95%E3%83%88 ※本コースは、AIのマネジメント活用を学ぶ「AIビジネスシフト」シリーズの一環として提供しています。 ※本動画は、制作時点の情報に基づき作成したものです(2026年2月制作)
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より理解を深め、他のユーザーとつながりましょう。
コメント285件
tomo-tom
用語はわかりやすかった。
tf_1991
データについて短時間でとてもわかり易かった。
haruyokoi
用語の定義が明確になってためになりました。
titmouse
データ収集・蓄積について、専門用語を学べた。
kobamasa3
スクレイピングツールなど、データを効率的に蓄積する技術について、その効用とリスクを理解、適切に管理・利用する。
データを適切に管理するために、正規化を徹底する。
データを転送する各種方法とそれぞれのリスクを理解し、適切な手段を選択する。
kazumi_100pot
Webスクレイピングとクローリングの違いが十分に理解できていなかったのですが、今回、よく復習できました。
t_htn
データ収集と蓄積に様々な方法を学んだので、
活用して効率的なデータ分析をしたいと思う
shin0216
データベース作成時には重複、冗長性、不整合がないようにすること、1対1対応にすることが重要なこと、データ分析には効率を最優先し無駄なく動作することを追求していることが理解できた。
k_yuna
大変難しい内容でした。
k-akira
正規化のイメージは日常でエクセルのデータベースを作成する際に利用できる。
tomo3916
データレイクは馴染みがない単語だったので、データウェアハウスやその後のデータ分析への繋がりがわかり、データの収集から活用のイメージが湧いた。
yoshinore0402
データサイエンティスト検定に合格するために受講しました。データベースは一通り理解していますが復習を兼ねての学習でしたので理解を深めることができました。
stani
概念的にはよく分かった。
hiroshi-srkr
業務においてデータ収集・蓄積の技術は大切ですが、まだまだ、デジタル情報に比べてアナログ情報が多く、うまく蓄積する事が出来ておらず、今後のデータ収集の方法も含めて、改善していく必要があると感じました。
watanabe-tat
DS検定のデータエンジニアリング分野の用語の定義を学ぶきっかけになりました。
mkh8510
現実の職場では、すぐに活用が出来る必要があります。
具体的な動く形のデータ処理の活用で、どの数字がどこに反映されるなど
最低限の学習を進めていくことは必要ですが、普通の人は、時間もないですし、途中で心が折れるのでは
と思います
WINDOWSの更新もあり、ネットニュースで、AIが取り上げられるなど、AIが、実際の職場に降りてきた状況となっています
効率的な活用を学ぶ場が求められます
shigeki_f
基本用語と、実際の動きを理解することができた。
n_koba
正規化によってデータベースの効率的な作り方が分かった。
naoki_sasano
具体的な事例の紹介がなかったので、まだ自分の業務にどのように活用できるのか、イメージがわかなかった。
hararin-kobo
データの収集と蓄積の基礎が理解できました。
karu327
初歩用語の振り返りができた
mikeover
ちょっと基礎的すぎた。
yoshikazu-1103
基本用語を学ぶ事がが出来ました。もう少し具体例などを入れていただくと、より理解しやすいと思います。
1000-
データベースとデータマートの違いをみつけられるように取り組んでみる
kenjiro_fujita
データベースの概念がわかりました。自社のデータベースについてもっと興味がわきました。
dense
漠然と考えていたところに、具体性が見えてきて
痒い所に手が届いた感じ
yuki_573563
業務でデータベースを使用していないので、まだ具体的なイメージはわかなかった。
ijr
今試験勉強しているので助かってます
7031
データ収集・蓄積について、学べてよかったです。
take515
データベース関連の基本用語、概念について確認できた。
onihei99
データベースの構成、分類を再確認できた。
kakiyo
短時間でざっくり概要をつかむにはちょうどよい内容だった。
iso_ken
天気予報や為替相場、マーケット情報などのデータ収集は、Webからプログラムでデータスクレイピングを行うことで簡単に入手可能。
入手したデータを、テーブル構造に注意しながらRDBに蓄積することで、分析など利活用ができる。
APIを用いて、簡単にデータ蓄積と取り出しを行うことができる。
大量のデータを用いてAIの機械学習を行うこともできると思う。
jout009
データの利活用を行うにあたって、データベースの基礎知識、データ加工・蓄積の方法について学ぶことができた。
yasupii
データベースの設計や、使い方は初めて聞くことだったでした。そのやり方の基礎的なことを知りました。
matute
収集したデータを蓄積する方法にデータベースやストレージ等、選択肢があることがわかった。なおデータベースに格納する際も正規形を意識したり、NoSQLを選択したり等、利用用途によってデータの蓄積方法を検討する必要があることがわかった。
user-name01
コンピュータでデータ分析を行う際はデータの形式に気を付けることが必要だということを学んだ。
dteraoka
これまでExcelにデータを入力する際に漠然と入力していることが多かったが、今回学んだ主キーや正規化などを考えた上で入力、まとめる事で効率的に利活用できるという事が理解できた。
hiromatsui
前提知識無しで学習すると、初めての言葉ばかりで追いつくのが大変でした。
ysen
資格取得の一助となる講座だった。
rui06511
基本の基本がわからなかったため、理解するのに最適だった
akakihara
データ収集・蓄積について、専門用語を学べた。
xkenz
全国の売り上げデータをサマリしてデータマートで分析する
ka_saka
わかりやすい説明でした。業務にどのように活用できるかはいままだわかりませんが、まずは専門用語とその意味を理解することで次に進めることができるとおもいます。
vz3000
データ基盤に関する概念を理解することができて有責な内容だった。
sskmzh
データ取り扱い前の準備や設計が重要な事はもちろん、何を蓄積し活用するのかによって、使用する方式も変わってくるため、その点についての知識を常にUpdateしていかなければならいという事と、会社で使用するのであればその点の取り扱いシステムに対する理解が重要と感じた
ken222
社内に氾濫するデータの整理に役立つ。
wada00
基礎的な用語について改めて理解・整理することが出来た
shino_0131
データ分析を開始するためには①データを収集蓄積すること②そのデータを整理すること(正規化)が重要
ck27
データベースの構成や専門用語などを理解できた。データ収集の際に意識していきたい
yamamoto_kntk
データの収取や蓄積⇒活用までの流れを学ぶことができた。実際にデータベースを作成する際の構成などを検討する必要がある業務に活用できると思う。
yu_tako11
DB設計の際の成形やリレーションの考え方がスッキリ整理できました!
最終のDB設計から逆算して、データ収集の段階では、
関係性が1対1なのか、1対多なのか、多対多なのか、各テーブルの関係性を意識してデータの整理をすること、
そして、DB設計の段階では各テーブル内の従属性のある属性を1つのテーブルにまとめてしまってはいないか、
を意識してテーブルの分離をしていくが重要だなと感じました。
実務では、ほとんどエクセルや外部サービスでのデータ管理でことが済んでしまっていますが
そもそものデータ管理の本質を理解していないことで見えるものも見えなくなってしまっていたり、
データの意味合いを誤認してしまうことは多々、起きているので
今回学んだことを自分の中での新しい視点としてデータと向き合っていきたいです。
inyourmind
データレイクやデータマートなど、知らない用語を知ることが出いたので今後は正確な言葉遣いで外注先などと会話することができる。
nemurikuma
まずは基礎知識の復習が出来てよかった。普段はDBを扱わないので、構造の理解だけでも深めようと思う。
koji_wada
入門としてまずは学びました。
聞いたことがある言葉が多かったがまだしっかり定着してないので復習していきたい。
shun0708
データを分析し、業務改善や提案に繋げるため、勉強になりました
仕組みを理解することで効率よくできることもあるため引き続き理解していきます
zyuroku
データ分析に向けた準備段階が整理できた。
edo_obe
馴染みのない単語が出て来て、すーっと頭に入ってこなかった。
taka1962
実際の取引上のデータを収集するためには、現状の取引システムから必要なデータを収集する方法を開発する必要があることを認識した。
sakito_takeda
データサイエンスを初めて学んだので、自分になかった考え方を知ることができて有益だった。
kazuchacha
現在主に業務で使用しているエクセルとの互換性が、
データベース管理のあると感じた。
yukotsuchiya
業務でSaaSなど出来上がったシステムを使うが、扱われているデータ形式はリレーショナルデータベースなのか他のものなのか知らされていない。Excelのフィルター機能の用にワイルドカードが使えるようなSQLなのか、頭完全一致でないとダメなのか活用方法について調べたい
hfkd156036
データベース作成時には重複、冗長性、不整合がないようにすることが理解できた。
shirojpn
以前、データベーススペシャリストの資格取得を目指した際に、勉強した内容を思い出した。
makoke
プロジェクトで出てくる用語について、理解することができました
598666
聞いたことある用語でも理解していないものが多いと感じた。それぞれに用途があるため、理解し活用できるようにしていきたい。
kiyohide-goto
データベースの基礎的なところを改めて確認できた。データの収集時に意識したい。
96901
◆収集
Webスクレイピング Webクローリング→システム
自動で集めてくれる
著作権確認:
API ツイッターとかもあう
◆蓄積
・ストレージ 物理
・データストア
データベース 行列 NoSQL利活用
ファイル単位 ファイルストレージ、オブジェクトDB
RDB→システム、関係性、どのテーブルで何のデータ ER図 正規化
ER図 設計図 エンティティ(表) アトリビュート(列、項目) リレーション
正規化
・データ基盤 データストアの集合体
>データレイク 生データが入っている
>データウェアハウス 集計加工されたものが入っている 分析に使われる SQL Pythonと連携したい
>データマート 特定の人に必要なデータだけ入れておく スピード
・転送
>FTP
>HTTP
>HTTPS
>SCP
yk-tnk
データ収集・蓄積の基本を学べた。
vegitaberu
正直、理解できたとは言い切れませんが、データというものが、どのようにでき、どのように、利用されていくかのイメージが身につきました。それと同時に、もう少し詳しく、学びたいと感じました。
hr-sakai
データの軸となる項目を公平に選択する。
sesesese
私自身は用意された環境を使うがわだが、データレイク、ウェアハウス、マートなど違いを理解できました。
kk1000
NoSQLのワイドカラムが便利そうだなと感じました。
9032843
データの蓄積、収集がイメージできた。
t_oguogu1979
データを取り扱うにあたっての前提知識という位置づけ。
rayf
役柄でDXに関する用語に触れることが多くなってきましたが、ここにあるようなデータのあり方などの単語もよく出てきています。
これらが明確に分かっただけでも非常に有意義な講習でした。
naoyama777
データベース
ER図 エンティティ アトリビュート リレーション カーディナリティ
データマート
データの転送方法
y-td
データ活用について理解を深める事が出来た。
fuyuhama
データベーススペシャリストの試験の際に勉強したことの復習になった
madogiwazoku
難しいです、難しすぎます
usao1981
必要なデータに応じてデータベースを考えて作成する必要がある。
nkt56
利用用途に応じてデータマートを活用することでDWHの生データでなく素早く分析が行える。
cap_2712
現在就いている業務においても、データの蓄積においてどのシステムがどの分類なのかをしっかりと区別することが大事になっているため、今回改めて視覚的に整理できたことで改めて意識が強くなりました。
suzuqp
データレイクからデータウェアハウス、データマートなどの仕組みを知り、ただデータを集めるだけでは使えないということが分かりました
。
k_k_ai
データベースに関する基礎的な知識が良く理解できました。
Excelでデータ管理することがおおいので、データ整理の際に役に立ちそうです。
kitano_wataru
基本情報レベルのお話なので知識として知っている内容ではあったが、少しややこしい正規形の復習が一番意義のある部分だったかと思う。
特に業務で○○マスターテーブルというように正規化する場面も多いため、情報の整理方法に名前がついていることを意識しながら仕事をすると、身に付きやすくなるかと考えた。
popcorn1212
在庫管理、マーケティングなど各セクションでのデータ活用を円滑にするためには、まず大元のデータを形式によって整えて正しく保管、運用して行く事が大切ということがわかりました。
hiragu
データの基本的な構造や種類が理解できた。
nomu_ra
今自分が使っているデータ基盤は何なのか? データがどのような形式で格納されているのか? が分かるようになった。
akira007
データーベース作成での基礎知識を習得でき,業務効率化に活用できそうである。
test_test___
聞いたことがある程度だったSQLについて少し理解できた。
hidehide2021
リレーショナルDBやNoSQLをどうやって使うか、わかったような気がします。実際の業務でデータベースを構築して、業務の効率化を図ってみたいと思いました。
michiyomichiyo
Excelでデータ作成する際に、重複するデータを分けておこうと思った
haruka-
データベースの概念が学べた。Non SQLは初めて聞いたのでデータの蓄積方法のイメージがうまくできなかった。
emi88
現在自部門において部門フォルダの整理が進んでおり、RDBにおける正規化の考え方は、論理的なファイル構造の作成や、重複データの整理に活用できるように思いました。
victory2030
基礎知識の理解なので、活用には至らない。
kaaaaa11
データベース作成時にはより無駄を省いたデータ作成方法を学び効率的な作業に取り組める
tono24
データの蓄積、収集がイメージできた。
atsushi_komaki
まずは、用語を覚えながら知識の習得をしていかないと、理解が正直追いついていかない。
naoyuki72
基礎的なことを端的に纒められており良い復習教材であった。